摘要
本发明提出了一种基于液基薄层细胞检测技术的宫颈癌细胞智能检测方法,该方法结合高分辨率成像、深度学习、神经网络与贝叶斯网络决策支持,实现宫颈癌细胞的精准识别与风险评估。通过自动化样本处理、多光谱图像捕获与预处理,提取细胞形态学与光谱特征;利用基于注意力机制的卷积神经网络与图神经网络分析细胞间空间关系,识别异常模式;结合患者临床信息,通过贝叶斯网络进行风险分级。同时,本发明还涉及用于该方法的存储器、计算机与服务器,确保数据安全、高效处理与模型持续优化。本发明提高了宫颈癌检测的准确率与效率,为医生提供了个性化的治疗建议,具有重要的临床应用价值。
技术关键词
液基薄层细胞检测技术
智能检测方法
空间关系分析
在线学习技术
贝叶斯网络模型
决策支持系统
高分辨率成像技术
高性能处理单元
注意力机制
图像
联合概率分析
大容量存储系统
多光谱成像技术
深度学习模型训练
分布式存储架构
服务器
数据
网络互联设备
卷积神经网络提取
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